《表3 机器人运动环境2中不同方法的实验结果》

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《利用自适应选择算子结合遗传算法的机器人路径规划方法》

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针对2D环境中机器人运动规划问题，本文提出了一种基于新型遗传算法的路径规划方法:通过Dijkstra算法和随机生成方法创建了初始种群；在算法的每一代中，改进所创建的路径。在所提方法中，利用自适应算子替代现有遗传算法中的常规选择算子；同时通过使用搜索过程中的个体适应度值和标准偏差，自适应地选择算子，从而在整个算法运行中合理地控制选择压力。此外，基于提出的自动调节方法可视实现选择算子的自动调整，从而防止算法过早收敛，进而有效地保持个体的多样性。实验结果表明，与其他现有遗传方法相比，所提方法在可行路径搜寻中具有非常明显的优势。